使用cv2.VideoCapture()时发现,分解后的图片均顺时针旋转90度, 为了重新转回来使用np.rot90(mat, 1)即逆时针将矩阵旋转90度. 大功告成!!!…

1. cv2.VideoCapture('test.avi') 进行视频读取 参数说明:‘test.avi’ 输入视频的地址2. cv2.getStructureElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3))  # 构造一个全是1的kernel用于形态学的操作 参数说明:cv2.MORPH_ELLIPSE 生成全是1的kernel,(3, 3)表示size 3.cv2.createBackgroundSubtractorMOG2().apply(image) 对图像进行混合…

1.vc = cv2.VideoCapture('test.mp4') #进行视频的载入 2.vc.isOpened() # 判断载入的视频是否可以打开 3.ret, frame = vc.read()  #进行单张图片的读取,ret的值为True或者Flase, frame表示读入的图片 4.cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  #表示将图片转换为灰度图 代码: import cv2 vc = cv2.VideoCapture('test.mp4')…

最近一个作业中要用到图像旋转,分享一下学习过程.如有讲错的地方,恳请指正! 图像旋转,想想真简单啊,不就是将图像矩阵乘上一个旋转平移矩阵就完了吗?实际上还真没这么简单.首先这个旋转平移矩阵怎么获得?通过这篇博客我们能够轻松理解这个过程.http://www.cnblogs.com/xianglan/archive/2010/12/26/1917247.html 该旋转平移矩阵可以通过以图像左上角为原点的矩阵坐标系转换到以图像中心为原点的笛卡尔坐标系,再乘上一个旋转矩阵,再将旋转后的图像转换到原点…

/// <summary> /// 图像旋转 /// </summary> private Mat MatRotate(Mat src, float angle) { Mat dst = new Mat(); Point2f center = , src.Rows / ); Mat rot = Cv2.GetRotationMatrix2D(center, angle, ); Size2f s2f = new Size2f(src.Size().Width, src.Size().…

如果平面上的点绕原点逆时针旋转θº,则其坐标变换公式为: x'=xcosθ+ysinθ   y=-xsinθ+ycosθ 其中,(x, y)为原图坐标,(x’, y’)为旋转后的坐标.它的逆变换公式为: x=x'cosθ-y'sinθ   y=x'sinθ+y'cosθ 矩阵形式为: 和缩放类似,旋转后的图像的像素点也需要经过坐标转换为原始图像上的坐标来确定像素值,同样也可能找不到对应点,因此旋转也用到插值法.在此选用性能较好的双线性插值法.为提高速度,在处理旋转90º.-90º.±180º时使…

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 图像的几何变换是在不改变图像内容的前提下对图像像素进行空间几何变换,主要包括了图像的平移变换,缩放,旋转,翻转,镜像变换等. 1,几何变换的基本概念 1.1 坐标映射关系 图像的几何变换改变了像素的空间位置,建立一种原图像像素与变换后图像像素之间的映射关系,通过这种映射关系能够实现下面两种计算: 1,原…

NOI题库开始的题,也是略水,当然也是大水,所以彼此彼此 09:图像旋转翻转变换 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB 描述 给定m行n列的图像各像素点灰度值,对其依次进行一系列操作后,求最终图像. 其中,可能的操作及对应字符有如下四种: A:顺时针旋转90度: B:逆时针旋转90度: C:左右翻转: D:上下翻转. 输入 第一行包含两个正整数m和n,表示图像的行数和列数,中间用单个空格隔开.1 <= m <= 100, 1 <= n <= 100. 接下来m行,…

话说,平凡之处显真格,这一点也没错!  比如,对旋转图像进行双线性插值,很简单吧?  可,对我,折腾了大半天,也没有达到预期效果!  尤其是三个误区让我抓瞎好久: 1,坐标旋转公式.   这东西,要用的时候查资料,抄过来,从不记清,猛地一下让人写正确,确实不容易,虽然只是正余弦的排列问题.画图推导的方法也是知道,但是,奈何又记不得三角形的和角展开公式.没办法,只好逐一测试验证了,心血经验,45.90,135,180这几个角度最好都验证一下. 2,双插的数据来源. 一开始,思维上习惯地数据来源认定…

常常需要最图像进行仿射变换,仿射变换后,我们可能需要将原来图像中的特征点坐标进行重新计算,获得原来图像中例如眼睛瞳孔坐标的新的位置,用于在新得到图像中继续利用瞳孔位置坐标. 仿射变换在:http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7616044 这位大牛的博客中已经介绍的非常清楚. 关于仿射变换的详细介绍,请见上面链接的博客. 我这里主要介绍如何在已经知道原图像中若干特征点的坐标之后,计算这些特征点进行放射变换之后的坐标,然后做一些补充. *…